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题名基于组合机器学习算法的软件缺陷预测模型
被引量:24
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作者
傅艺绮
董威
尹良泽
杜雨晴
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机构
国防科学技术大学计算机学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期633-641,共9页
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基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2014CB340703)
国家自然科学基金项目(91318301
61690203)~~
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文摘
软件缺陷预测是根据软件产品中提取的度量信息和已经发现的缺陷来尽早地预测软件可能还存在的缺陷,基于预测结果可合理分配测试和验证资源.基于机器学习的缺陷预测技术能够较全面地、自动地学习模型来发现软件中的缺陷,已经成为缺陷预测的主要方法.为了提高预测的效率和准确性,对机器学习算法的选择和研究是很关键的.对不同的机器学习缺陷预测方法进行对比分析,发现各算法在不同评价指标上有不同的优势,利用这些优势并结合机器学习中的stacking集成学习方法提出了将不同预测算法的预测结果作为软件度量并进行再次预测的基于组合机器学习算法的软件缺陷预测模型,最后用该模型对Eclipse数据集进行实验,表明了该模型的有效性.
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关键词
软件缺陷预测
机器学习
集成学习
组合
Eclipse预测数据集
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Keywords
software defect prediction
machine learning
ensemble learning
combination
Eclipse prediction dataset
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于压缩域的脑成像大数据体可视化方法
被引量:2
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作者
时学凯
王文珂
黄辉
李思昆
傅艺绮
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机构
国防科学技术大学计算机学院
国防科学技术大学海洋科学与工程研究院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第3期27-31,共5页
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基金
国家重点基础研究计划(973计划)项目:灵长类神经回路精细结构成像的新方法和新工具(2015CB755604)资助
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文摘
脑科学是当今国际科技研究的前沿邻域,而对高精度脑成像数据进行可视化是脑神经科学在结构成像方面的基础性需求。针对高精度脑成像数据可视化过程中存在的数据量大以及绘制效率低的问题,提出了基于分类分层矢量量化和完美空间哈希相结合的压缩域可视化方法。首先对体数据进行分块,记录每块的平均值并依据块内体数据的平均梯度值是否为0进行分类;其次运用分层矢量量化对平均梯度值不为0的块进行压缩;然后用分块完美空间哈希技术存储压缩得到两个索引值;最后对上面的压缩体数据进行解码得到恢复体数据,采用分块完美空间哈希对原始体数据与恢复体数据作差得到的残差数据进行压缩。绘制时,只需将压缩得到的数据作为纹理加载到GPU内,即可在GPU内完成实时解压缩绘制。实验结果表明,在保证较好图像重构质量的前提下,该算法减少了数据的存储空间,提高了体可视化的绘制效率,从而可以在单机上处理较大的数据。
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关键词
体可视化
分类分层矢量量化
完美空间哈希
神经回路
GPU
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Keywords
Volume visualization, Flag based classical hierarchical vector quantization, Perfect spatial hashing, Neural circuits, GPU
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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